Banca de DEFESA: MATEUS ARNAUD SANTOS DE SOUSA GOLDBARG

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MATEUS ARNAUD SANTOS DE SOUSA GOLDBARG
DATA : 20/02/2024
HORA: 10:00
LOCAL: meet.google.com/qzz-okrm-iyw
TÍTULO:

Compressão Consciente de Modelos de Redes Neurais Profundas Baseada em Poda Seguida de Quantização

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizagem profunda, Quantização consciente, Poda consciente, Microserviços, Classificação automática de modulação.

PÁGINAS: 100
RESUMO:

Técnicas de aprendizado profundo, particulamente as redes neurais profundas (Deep Neural Networks - DNNs), têm sido utilizadas com êxito em muitos problemas. Porém, esses tipos de algoritmos exigem um grande esforço computacional, devido a grande quantidade de parâmetros e de operações matemáticas realizadas, e isto pode ser um problema para aplicações onde os recursos computacionais são limitados, aplicações que requerem baixa latência ou baixo consumo energético. Assim, este trabalho propõe a aplicação de uma nova estratégia de treinamento para compressão consciente de modelos de DNNs baseados em poda, quantização e poda seguida de quantização capaz de reduzir o tempo de processamento e seu tamanho em memória. A estratégia de compressão foi aplicada em dois domínios, o primeiro para classificação automática de modulações, onde foi possível reduzir o tamanho do modelo em 13 vezes, e manter uma acurácia apenas 1,8% menor que a do modelo não comprimido. No segundo domínio, voltado para a classificação de imagens em ambientes de microserviços, a mesma estratégia de compressão foi aplicada. Neste contexto, observou-se uma redução de 7,6 vezes no tamanho do modelo, mantendo uma acurácia próxima ao modelo não comprimido. Além disso, a implementação dessas técnicas reduziu a latência de predição em 1,7 vezes e também diminuiu significativamente o tempo necessário para a implantação de microserviços contendo esses modelos. Esses resultados ressaltam a eficácia da abordagem proposta, indicando seu potencial impacto positivo em cenários que demandam eficiência computacional e economia de recursos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Interno - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Interno - ***.521.094-** - SERGIO NATAN SILVA - UFRN
Externo à Instituição - CARLOS ALBERTO VALDERRAMA SAKUYAMA - UMONS